智能汽车技术高度融合了车辆工程、现代传感、信息通信、自动控制、计算机和人工智能等技术，是未来汽车新技术集成的载体，代表着未来汽车科技的战略制高点。本书对智能汽车技术进行了系统介绍，主要内容包括：智能汽车概论、智能汽车环境感知与定位技术、智能汽车决策规划技术、智能汽车轨迹跟随控制技术、典型智能汽车系统和智能汽车虚拟测试评价技术。为了帮助读者更好地理解智能汽车技术，本书在每章的最后均基于模拟仿真平台对书中所提到的各项关键技术进行了仿真实例介绍。

《智能汽车技术》可以作为高等院校车辆工程专业或其他相关专业本科生及研究生课程的专业教材，也可供从事智能汽车相关行业的工程技术人员使用和参考。

适读人群 ：本科及研究生

1. 《智能汽车技术》涵盖范围广泛,内容丰富翔实, 涉及的知识体系和应用领域已大大超越了传统的汽车领域, 广泛地涵盖了包括电子信息、自动控制、计算机软硬件、人工智能等在内的许多新兴学科。

2. 《智能汽车技术》借助自主研发的仿真软件工具进一步强化了智能汽车技术的概念、方法和应用。

3. 《智能汽车技术》通过虚拟场景、车辆及传感器建模等技术手段，生动、形象且直观地呈现所讲解的智能汽车技术。

4. 《智能汽车技术》将理论与实践、技术与应用有机结合，对于掌握智能汽车技术，培养新工科思维、素质教育与创新模式，特别是探索智能汽车技术生动有效的教学方式等都是十分重要且有益的尝试。

普通高等教育新工科汽车类系列教材

（智能汽车??新能源汽车方向）

1《新能源汽车设计》

2《汽车智能驾驶模拟仿真技术》

3《动力电池》

4《智能汽车技术》

5《智能汽车概论》

当今世界，新一轮科技革命和产业变革方兴未艾，智能汽车已成为全球汽车产业发展的战略方向。智能汽车技术高度融合了车辆工程、现代传感、信息通信、自动控制、计算机和人工智能等技术，是未来汽车新技术集成的载体，代表着未来汽车科技的战略制高点。

当前，智能汽车产业快速发展和人才缺失之间的矛盾日益突出。为了加快智能汽车人才培养与储备，世界各国的高等教育机构均大力进行智能汽车新工科专业人才培养，我国教育部先后发布的《关于开展新工科研究与实践的通知》《关于推进新工科研究与实践项目的通知》《高等学校人工智能创新行动计划》等一系列政策文件中，均将完善智能汽车相关领域人才培养体系作为重要的工作内容。本书编者结合长期从事的智能汽车科研工作和吉林大学《汽车智能化技术》课程的多年教学实践，对智能汽车技术进行了系统梳理，形成了本教材。

本书由吉林大学朱冰教授主编，朱冰教授编写第1章、第3章、第5章和第6章，张素民副教授编写第2章，何睿副教授编写第4章；辽宁工业大学李刚教授参与了第5章编写，北京航空航天大学任秉韬博士、吉林大学吴坚教授、张素民副教授参与了第6章编写，吉林大学赵健教授、北京联合大学孙浩博士参与了第3章编写。在编写过程中，得到了吉林大学张培兴博士、宋东鉴博士、陶晓文硕士、蒋渊德博士、韩嘉懿博士、王志伟硕士、李雅欣博士、孙宇航博士等的帮助，也得到了北京航空航天大学邓伟文教授的指导，在此一并向他们表示感谢。

本书得到了国家重点研发计划课题（2018YFB0105103）、国家自然科学基金项目（51775235）、教育部产学合作协同育人项目（201901203002）、吉林省本科教学改革研究重点项目（JLZG135020190722191930）、吉林大学本科教学改革研究重点项目（2019XZD032）的部分资助，特此致谢。

由于编者的水平能力有限，加之经验不足，书中难免有疏漏之处，恳请各位同行和广大读者批评指正。

编 者

朱冰，吉林大学汽车工程学院教授，博士生导师，中美联合培养博士，吉林大学智能网联汽车创新中心主任，吉林大学汽车工程学院副院长，中国汽车工程学会青年工作委员会副主任委员，中国汽车标准化技术委员会智能网联汽车分技术委员会委员，中国人工智能学会智能驾驶专业委员会委员，中国汽车工程学会汽车测试技术分会智能网联测试技术工作组委员，中国自动化学会平行智能专业委员会委员，首批吉林大学青年教师精英培养计划入选者。

主要研究方向包括汽车电控与智能化技术、智能汽车人机共驾理论、智能网联汽车虚拟仿真测试以及汽车工程仿生学等。先后主持国家自然科学基金青年基金项目、面上项目，国家重点研发计划课题，中国博士后科学基金一等资助项目、特别资助项目等省部级以上项目20余项；以第一责任作者身份发表SCI/EI检索学术论文70余篇；以第一发明人身份申请发明专利80余项，获授权发明专利30余项；以第一完成人身份荣获吉林省技术发明奖二等奖1项，吉林省自然科学学术成果奖二等奖1项。

序

前 言

第1章 智能汽车概论

1.1 智能汽车基本概念

1.1.1 智能汽车定义

1.1.2 智能汽车分级

1.2 智能汽车发展概述

1.2.1 智能汽车发展意义

1.2.2 智能汽车发展历史

1.2.3 智能汽车技术发展路线

1.3 智能汽车技术架构

1.3.1 环境感知技术

1.3.2 决策规划技术

1.3.3 集成控制技术

1.3.4 测试评价技术

思考题

第2章 智能汽车环境感知与定位技术

2.1 智能汽车环境感知架构

2.1.1 机器视觉感知系统

2.1.2 毫米波雷达

2.1.3 激光雷达

2.1.4 超声波雷达

2.2 机器视觉感知技术

2.2.1 基于机器视觉的车道线检测技术

2.2.2 基于机器视觉的障碍物识别技术

2.3 毫米波雷达感知技术

2.3.1 毫米波雷达目标检测机理

2.3.2 毫米波雷达的测速、测距原理

2.3.3 车载毫米波雷达优缺点

2.3.4 雷达目标反射特性分析

2.3.5 雷达环境杂波分析

2.4 激光雷达感知技术

2.4.1 激光雷达传感器概述

2.4.2 激光雷达传感器检测机理

2.4.3 基于三维激光雷达的道路环境感知

2.4.4 基于激光雷达点云图的联合感知与运动预测

2.5 智能汽车常用定位技术及其机理

2.5.1 辅助增强的卫星定位

2.5.2 航迹推算

2.5.3 惯性导航

2.5.4 视觉SLAM

2.5.5 激光雷达SLAM

2.5.6 基于信标导引的定位技术

2.6 多传感器数据融合

2.6.1 经典卡尔曼滤波

2.6.2 扩展卡尔曼滤波

2.6.3 无迹卡尔曼滤波

2.7 智能汽车环境感知与定位仿真实例

2.7.1 实验设置

2.7.2 实验验证及结果分析

思考题

第3章 智能汽车决策规划技术

3.1 智能汽车决策规划架构

3.1.1 分层递阶式架构

3.1.2 反应式架构

3.1.3 混合式架构

3.2 智能汽车行为决策方法

3.2.1 有限状态机法

3.2.2 层次状态机法

3.2.3 博弈论法

3.2.4 概率图模型法

3.3 智能汽车全局轨迹规划

3.3.1 图搜索算法

3.3.2 图形学法

3.3.3 随机采样类算法

3.3.4 智能仿生算法

3.4 智能汽车局部轨迹规划

3.4.1 基于机理与规则的方法

3.4.2 基于数据驱动的方法

3.5 智能汽车决策规划仿真实例

思考题

第4章 智能汽车轨迹跟随控制技术

4.1 智能汽车轨迹跟随控制概述

4.2 基于最优预瞄理论的轨迹跟随控制方法

4.2.1 最优预瞄控制算法概述

4.2.2 基于最优预瞄理论的路径跟随控制

4.2.3 基于最优预瞄理论的速度跟随控制

4.3 基于模型预测控制理论的轨迹跟随控制方法

4.3.1 模型预测控制算法概述

4.3.2 基于MPC的轨迹跟随控制

4.4 考虑稳定性的轨迹跟随控制方法

4.4.1 极限工况的分析与选取

4.4.2 考虑稳定性的轨迹跟随控制架构

4.4.3 考虑稳定性的车辆状态估算

4.4.4 考虑稳定性边界的轨迹跟随控制算法

4.5 智能汽车轨迹跟随控制算法仿真实例

思考题

第5章 典型智能汽车系统

5.1 纵向驾驶辅助系统

5.1.1 自适应巡航控制系统

5.1.2 自动紧急制动系统

5.2 侧向驾驶辅助系统

5.2.1 车道偏离预警系统

5.2.2 车道保持辅助系统

5.2.3 换道辅助系统

5.3 人机共驾系统

5.3.1 人机共驾系统的功能

5.3.2 人机共驾系统的分类与原理

5.3.3 人机共驾系统的组成

5.4 自动泊车系统

5.4.1 自动泊车系统架构

5.4.2 自动泊车系统关键技术

5.5 无人驾驶系统

5.5.1 无人驾驶系统架构

5.5.2 Waymo无人驾驶系统

5.5.3 百度Apollo无人驾驶系统

5.6 典型智能汽车系统仿真实例

5.6.1 测试场景搭建

5.6.2 控制模型介绍

5.6.3 仿真结果

思考题

第6章 智能汽车虚拟测试评价技术

6.1 智能汽车虚拟测试评价技术概述

6.2 车辆动力学建模技术

6.2.1 车辆动力学建模理论

6.2.2 车辆动力学模型实例

6.3 行驶场景建模技术

6.3.1 场景构建概述

6.3.2 场景要素特征

6.3.3 场景构建方法

6.4 环境感知传感器建模技术

6.4.1 激光雷达建模

6.4.2 毫米波雷达建模

6.4.3 超声波传感器建模

6.5 硬件在环虚拟测试技术

6.5.1 感知系统在环测试

6.5.2 控制系统在环测试

6.5.3 执行系统在环测试

6.6 车辆在环虚拟测试技术

6.6.1 转鼓平台车辆在环测试技术

6.6.2 封闭场地车辆在环测试技术

6.7 虚拟测试及评价方法

6.7.1 基于功能的智能汽车测试评价方法

6.7.2 基于场景的智能汽车测试评价方法

6.7.3 智能汽车加速测试方法

6.8 智能汽车虚拟测试评价实例

6.8.1 安全避障测试

6.8.2 城市公路自动驾驶

思考题